ChatGPTプラグイン後の正解はこれ 実務で効くGPTs活用フロー大全

「chatgpt プラグイン」を今も真剣に調べている時点で、あなたの時間は静かに失われている。理由は単純で、検索結果の多くが「すでに廃止された仕組み」を前提に書かれているからだ。その前提のまま社内提案や業務設計を行うと、あとから「そもそも使えない」「仕様が違う」と分かり、資料もルールもつくり直しになる。この記事は、その無駄を最初の一時間で止めるためのものだ。

2025年現在、「ChatGPTプラグイン」は終わっている。しかし、プラグインが担っていた仕事は終わっていない。役割は、GPTs、ブラウジング、ファイルアップロード、各種外部ツール連携に分散し、むしろ現場に近い形で再配置されている。問題は、この全体像を一枚で理解できる情報がほとんどないことだ。その隙間を埋めないまま「昔のプラグイン一覧」をなぞると、営業・マーケ・バックオフィスのどこかで、必ず運用が止まる。

この記事がやるのは、「歴史の解説」ではない。
実務で起きている典型的な失敗パターンと、それを避けるための設計・運用の筋道を、職種別フローとGPTsの設計ルールまで踏み込んで示すことだ。例えば、かつてWebPilotやnoteableで行っていたリサーチやデータ分析を、今どの組み合わせで再現すれば“現実的に”回り始めるのか。GPTsを何個までに絞り、どの単位で権限と責任を置くと、現場が迷わず使い続けてくれるのか。情報システム部や法務にどこまで説明すれば、私物端末での危険な利用を止められるのか。

ここまで落とし込んだ理由は一つだけだ。
「chatgpt プラグインが終わったから様子見」では、他部署の先行チームとの差が数か月単位で開く。逆に、GPTsとブラウジングを軸に、プラグイン前提から切り替えたチームは、営業メモ整理や提案骨子作成、記事ドラフト作成、社内FAQ対応といった地味なタスクから、着実に残業時間と外注費を削り始めている。

この記事を読み進めれば、次の三つが具体的なレベルで手に入る。

• かつての人気プラグインを、今どの機能で置き換えるかの対応マップ
• 営業・マーケ・バックオフィスそれぞれの「プラグイン無しでも伸びている」実務フロー
• GPTsを社内ミニアプリとして運用するための設計ルールと、よくある誤解の整理

詳細な数値や根拠は本文で扱う。まずは、この記事全体から得られる実利を俯瞰してほしい。

プラグイン時代の成功例に縛られたまま判断すると、これから数年分の投資配分を誤る。
この先の章で、「chatgpt プラグイン後の正解」を、部署レベルの具体度で切り分けていく。

まだ「ChatGPTプラグイン」を探してる？まずは2025年時点の“正しい全体像”を整理しよう

「chatgpt プラグイン」で検索しても、プラグイン一覧ばかり出てきてモヤモヤしていないだろうか。
その違和感は正しい。2025年の現場では、もう「どのプラグインを入れるか」ではなく、「どの機能の組み合わせで業務フローを組むか」がテーマになっている。

2023年〜2024年前半に書かれた記事をそのまま信じると、営業・マーケ・バックオフィスの推進役ほど逆に遠回りしやすい。まずは、今の前提条件を揃えてしまおう。

ChatGPTプラグインが終わった本当の理由と、いつ何が変わったのか

ChatGPTの「プラグインストア」は、2024年春までに段階的に終了した。

• 2024/3/19頃: 新規プラグインの利用が事実上停止

• 2024/4/9頃: 既存プラグインも完全終了

• 2024/1/11: GPT Store公開（専用GPTを配布・検索できる場にシフト）

なぜ切り替えたのか。公開情報と現場の感触を合わせると、理由は大きく3つにまとまる。

• 運用が複雑で、一般ユーザーには使いこなしづらかった

• 権限やデータ連携の管理が難しく、安全設計のハードルが高かった

• 「複数プラグインの組み合わせ」より、「用途ごとの専用GPT」に集約したほうが分かりやすかった

つまり、プラグインは「高度だが分かりにくい拡張機能」から、「用途別ミニアプリ（GPTs）」へと看板を掛け替えた形に近い。

いま実務で使われているのは「GPTs」「ブラウジング」「ファイルアップロード」「外部ツール連携」

現場でヒアリングしていると、2025年時点で押さえておくべき軸は次の4つに整理できる。

• GPTs（専用GPT）：社内マニュアル検索、営業トークスクリプト生成など「用途特化の窓口」

• ブラウジング：市場調査、競合リサーチ、最新ニュース確認

• ファイルアップロード：議事録、提案書、ログデータを読み込ませた要約・分析

• 外部ツール連携：Zapierや自社SaaS連携で、ChatGPTの出力をワークフローに組み込む

旧プラグインとの対応をざっくり整理すると、次のようになる。

「どのプラグインを入れるか」から、「どの軸を組み合わせてフローに落とすか」に、発想自体を切り替えたほうが早い。

検索結果が古いまま放置されていることで起きている、現場レベルの混乱とは

ペルソナの佐藤さんのような「部門のAI推進役」が、実際によくハマっている落とし穴はかなりパターン化している。

• プラグイン一覧を印刷して勉強会を開いたが、その時点で既に使えない機能が多く、参加者の信頼を落とす

• 「このプラグインを入れれば一発で自動化できる」と上司に説明してしまい、実際にはGPTsや設定が必要で計画が頓挫する

• 無料版ユーザー向けの記事を鵜呑みにして、有料版のブラウジングやファイルアップロードを社内提案から外してしまう

結果として、「AIは結局よく分からないまま」「有料プランの元が取れないのでは」という空気が生まれ、せっかくのPlus/Pro契約やPoC予算が“塩漬け”になるケースが目立つ。

2025年に必要なのは、プラグイン時代の情報を一度頭から外し、「今ある4つの軸で、自分たちの仕事をどう半自動化するか」を描き直すことだ。ここを押さえるだけで、社内での説明や資料作成の説得力が一段上がる。

かつての人気プラグインは「いま何で置き換えるべきか」対応マップ

「おすすめプラグイン30選」を追いかけているうちに、気付けば全部廃止済み──現場で一番多い“時間のロス”がここです。いま知りたいのは名前の一覧ではなく、仕事の流れをどう組み替えるかだけです。

まず、代表的なChatGPTプラグインと、2025年時点で現実的に使われている置き換えパターンを整理します。

この表を“地図”にしておくと、古い記事に出てくるプラグイン名を見ても、実務で迷いません。

WebPilot・Link Reader系：リサーチ系プラグインの現在地とブラウジング機能の使い分け

リサーチ系は「検索エンジン＋要約ボット」として使われてきました。今は、ChatGPTのブラウジング機能とGPTsの組み合わせで分解して考えると安定します。

• クイック調査

  • GPT-4ブラウジングをONにしたGPTで、
    「日本の生成AI導入率を直近1年で比較して、出典URLもテーブルで一覧表示して」
    のように出典と形式（テーブル）まで指示する。

• 深掘り・比較レポート

  • 専用のResearch用GPTsを作成し、カスタム指示に
    「3本以上の公式資料を確認し、矛盾する情報は必ず指摘」
    を埋め込んでおく。

ポイントは、「URLを読むボット」から「調査ルールを守る部下」へ役割を変えることです。旧プラグイン時代より、情報の信頼性チェック（出典、更新日、公式/非公式の見極め）をプロンプトに固定できる分、実務ではむしろ扱いやすくなっています。

表計算・データ分析系：noteable の代わりに多くのチームが取っている“現実解”

noteableが担っていたのは、「スプレッドシートをわかりやすく説明してくれるデータアナリスト役」です。現場で増えている置き換えは、派手さはないものの次の2ステップです。

1. CSVやExcelファイルをそのままChatGPTにアップロード
2. プロンプトで分析観点と出力形式を指定

例として、インサイドセールスの架電ログなら、最初の指示をここまで具体にします。

• 「列名の意味を一覧で説明して」

• 「失注理由ごとの件数と割合をテーブルで出力」

• 「上位3つの理由について、改善案を箇条書きで」

PythonやAPI連携に踏み込まなくても、“まずは仮説をつくる分析”はPlusレベルで十分という声が多いです。逆に、数値の正確な集計や権限管理は、引き続き社内の管理システムやBIツール側で行い、ChatGPTは「インサイトを言語化するアシスタント」に絞るとトラブルが起きにくくなります。

翻訳・ライティング・要約系：専用プラグインに頼らない方が安全なケースが出てきた理由

翻訳・要約プラグインは、今は汎用GPT＋カスタム指示の方が安全かつ再現性が高いケースが増えています。理由はシンプルで、仕事で重要なのは“英語に訳すこと”ではなく、「自社らしいトーンで、誤解なく伝えること」だからです。

• 固定しておきたい指示の例

  • 「ビジネスメール向けに、丁寧だがまわりくどくない日本語で」
  • 「社外向け資料では、専門用語には必ずカッコ書きで一言解説を入れる」
  • 「要約は3〜5行。数字と固有名詞は必ず残す」

これをGPTsのカスタム指示に保存しておけば、誰が使っても同じ品質で翻訳・要約・文章編集ができる“社内ボット”になります。外部プラグインに機密テキストを渡すよりも、OpenAI公式の利用規約と社内ルールでログ管理を統一しやすい点も、情報システム部が評価しているポイントです。

実際にあった“つまずきパターン”3選｜プラグイン前提で考えると、なぜ失敗しやすいのか

「chatgpt プラグイン」を検索してからが、本当の混乱の始まりになっていないでしょうか。
現場で見てきたのは、「プラグイン前提の思考」がブレーキになり、GPTsやブラウジング機能を活かし切れないパターンです。

ケース1：営業チームが「過去のプラグイン一覧」をなぞって迷走した結果、誰も継続しなくなった話

ある営業部門では、Webの「おすすめプラグイン30選」記事をそのまま社内提案資料に転記しました。
ところが、提案時には既にプラグインは廃止済み。代替としてGPTsを使うべき業務を、無理に外部ツール連携で再現しようとし、次のような事態になりました。

• WebPilot系のリサーチは、本来はGPT-4のブラウジングと専用GPTで十分対応可能だった

• それを知らずに、API連携や別サービス導入を情報システム部に申請してストップ

• 「また申請が却下された」と現場のモチベーションが下がり、ChatGPT自体の利用も停滞

営業メンバーの本音は「メール文案と提案骨子を早く作りたい」なのに、ツール名ばかりを追いかけた結果、業務効率どころか会議が増えました。
先に整理すべきだったのは「営業フローのどのステップを自動化したいか」→その後にGPTsやブラウジングでの置き換えパターンを選ぶことでした。

ケース2：GPTsを乱立させた結果、「どれを使えばいいか分からない」と相談が殺到したバックオフィス

バックオフィスのチームでは、「各自で業務用GPTを1つ作成してよい」というルールを出しました。
1か月後、GPT Storeと社内GPTが混在し、こんな状態に陥ります。

• 「経費精算チェックGPT」「旅費精算GPT」「領収書チェックボット」が別々に存在

• 名前もプロンプトも似ていて、どのGPTを選択すればよいか毎回チャットで質問が発生

• 実際の利用ログを分析すると、上位2つのGPTに9割のアクセスが集中し、残りは放置

このとき有効だったのは、GPTsを「部門別」ではなく「用途別」で整理し直すことでした。
たとえば次のような分類に絞ると、迷いが激減します。

• 規程・マニュアル検索用GPT

• フォーム入力チェック用GPT

• 社内FAQ回答用GPT

GPTs作成そのものよりも、「用途を3〜5個に絞り、命名ルールと利用シーンを明文化する」方が効果的でした。

ケース3：情報システム部が“完全遮断”を選んだことで、現場が私物端末で危険な使い方を始めたパターン

セキュリティを理由に、情報システム部がChatGPTサイトへのアクセスを社内ネットワークから完全ブロックしたケースもあります。
結果として起きたのは、想定と真逆の行動でした。

• 営業・マーケ担当が自分のスマホから公式サイトにアクセス

• 顧客名を伏せずにメール本文や提案資料をコピーペーストしてしまう

• ログや入力データの扱いを誰も確認していないため、リスクだけが増加

後からヒアリングすると、「禁止されたからこそ、Plusに個人課金してでも使いたかった」という声が多く聞かれました。
本来であれば、次のようなテーブルで「許可ゾーン」を先に定義する議論が必要でした。

「全面NG」か「全面OK」かの二択ではなく、どこまでを安全ラインとみなすかを先に明文化することで、私物端末に流れる行動を抑えやすくなります。

営業・マーケ・バックオフィスそれぞれで「プラグイン無しでも伸びている」実務フロー

「プラグインが廃止されたから、ChatGPTはもう終わり」
そう思っているチームほど、いま現場ではGPTsとブラウジングだけで数字を伸ばしている事実を知らないまま止まっています。

ここでは、営業・マーケティング・バックオフィスで実際に使われている“プラグイン無しフロー”を、明日そのままマネできるレベルまで分解します。

営業：案件メモ → 要点抽出 → 提案骨子作成までをGPTsで半自動化する流れ

営業で効くのは「1通のメール」「1枚の提案骨子」をどれだけ早く・多く回せるかです。GPTsを営業専用ボットとしてカスタマイズすると、以下のような流れが定着しやすくなります。

1. CRMやExcelの案件メモをそのままコピペ（固有名詞は軽くマスキング）
2. 営業用GPTに「要点抽出＋課題＋キーマンの仮説」を出させる
3. 同じチャットで「提案骨子（章立て＋見出し＋想定反論）」を生成
4. 最後に自分の言葉へ編集・肉付け

営業チームでよく使われる指示テンプレートをまとめておくと、属人化をかなり抑えられます。

「商談メモを打つだけで、提案のたたき台が自動でたまっていく」状態をつくると、Plusの料金はかなり早く“手残り”で回収されます。

マーケ：キーワード調査・構成案・ドラフト作成までを、ブラウジング活用で一気に終わらせる型

SEO担当やコンテンツマーケの現場では、ブラウジング対応GPTを使うことで、プラグイン時代のWebPilotよりも一貫したフローを組みやすくなっています。

1. ブラウジングOKのGPTを選択（GPT-4.1など）
2. 「chatgpt プラグイン」のような軸キーワードと目的（リード獲得か、ナレッジ共有か）を入力
3. SERPsの傾向・ユーザー意図の分析をまとめてもらう
4. 競合記事の見出し構造を参照しつつ、ペルソナ（佐藤さん）前提の構成案を生成
5. H2/H3単位でドラフトを出させ、人間が一次情報や事例を肉付け

ブラウジング指示では「特定サイトのコピペ禁止」「出典URLを必ず明示」とルール化しておくと、著作権トラブルのリスクを抑えられます。

バックオフィス：規程類・マニュアル・FAQを“社内GPT”にまとめて問い合わせを圧縮するやり方

総務・人事・経理は「同じ質問が何十回も飛んでくる」ことがボトルネックになりがちです。GPTsを社内ミニヘルプデスクとして作成すると、Slackやメールの質問量をかなり削れます。

1. 就業規則・各種規程・手続きマニュアルをPDFやWordで整理
2. GPTsの「ファイルアップロード」機能で読み込ませる
3. 説明トーン（社内向け・敬体・Q&A形式）をプロンプトに固定
4. 社員には「まず社内GPTで検索→解決しなければ人に聞く」という運用ルールを通知

FAQの更新は月1回の“よくある問い合わせログ”の振り返りとセットで行うと、知識の抜け漏れが減っていきます。バックオフィス側から見ると、「人に聞かれる前に、GPTが一次対応してくれる管理システム」を持つイメージに近く、問い合わせ対応のストレスをかなり和らげられます。

GPTsは「プラグインの代わり」ではなく「社内ミニアプリ」｜設計と運用ルールのリアル

「GPTs入れたら一気に効率化」ではなく、設計を間違えると“社内の迷惑アプリ”になります。旧ChatGPTプラグインは「足りない機能を後付けする拡張」でしたが、GPTsは業務フローごと包み込むミニアプリです。
だからこそ、現場では「作る」より「運用ルールを決める」方が難しい、という声が圧倒的に多いです。

GPTsを1つ作る前に決めておかないと、ほぼ確実に後悔する3つのこと

作成ボタンを押す前に、最低限この3点だけは言語化しておくと、後戻りコストが激減します。

1. 対象ユーザーと“やらせないこと”
   ・誰が使うのか（営業だけ／全社／管理職限定）
   ・どんな入力は禁止か（顧客名、メールアドレス、契約IDなど）

2. 1回のチャットで完結させたい“ゴール画面”
   ・最終アウトプットの形式（提案骨子、メール下書き、Excel貼り付け用テキスト）
   ・ユーザーが次にやる操作（コピーしてSFAに登録、など）

3. メンテナンス担当と更新トリガー
   ・誰がプロンプトと知識ファイルを管理するか
   ・どのイベントで更新するか（商品改定、キャンペーン開始、規程改訂）

この3つが決まっていないGPTsは、3ヶ月後には「誰も用途を説明できないボット」になりがちです。

「部門別GPT」と「用途別GPT」をどう線引きするか、現場でよく採用されている整理の仕方

混乱を防いでいる会社ほど、GPTsを「看板」で整理しています。よく使われるのが、部門×用途の2軸です。

現場では、入口を「部門別」→中で用途ボタンを並べる構成が使われることが多く、「どれを使えばいいか分からない」が起きにくくなります。

実際にあったGPTs設計ミスと、その後の建て直しプロセス（業務フロー視点で解説）

ある企業では、インサイドセールス担当が善意でGPTsを10個以上作成しました。
「アウトバウンド台本作成GPT」「問い合わせメール返信GPT」「商談議事録要約GPT」など、名前は魅力的でしたが、現場では次のような混乱が発生しました。

• どのGPTが最新ルール対応か分からない

• 類似GPTが多く、検索しても見つけづらい

• KPIや成果が追えず、役員説明に使えない

そこで取り組んだ建て直しは、とてもシンプルでした。

1. 既存GPTsの棚卸し
   ・実際の利用ログをチェックし、3ヶ月使われていないGPTを候補としてリスト化

2. 業務フローから逆算して“入口を1つに”
   ・「インサイドセールスGPT」を新たに作成
   ・チャット開始時に、用途を選ばせるプロンプト（台本作成／メール返信／議事録要約）を表示

3. 業務マニュアルとセットで公開
   ・社内ポータルに「このGPTでできること／できないこと」「入力NG情報」のページを作成
   ・週次で改善要望フォームを確認し、プロンプトとサンプル入力を更新

このプロセスを踏んでから、「どれを使えばいいか分からない」という相談が激減し、1件あたりのメール作成時間が体感で半分程度になったとユーザーが話すようになりました。
GPTsはプラグインの延長ではなく、業務フローを乗せる“社内ミニアプリ”として設計した瞬間から、本領を発揮し始めます。

情報漏洩・コンプラ・顧客データ｜ChatGPT活用で“ここだけは超えない”ライン

「とりあえずコピペ」の一秒短縮が、会社の信用を一瞬で吹き飛ばす。ChatGPTやGPTsを業務で使うなら、ここだけは“レッドライン”を先に決めておくべきポイントを整理する。

よくある「とりあえず全部ペースト」から起きるリスクと、実務的なマスキングの考え方

現場で最も多いのは、「案件メモ」「顧客リスト」「社内資料」をそのまま入力するパターン。これだけで、以下のリスクが一気に立ち上がる。

• 顧客・取引先との秘密保持契約（NDA）違反

• 個人情報保護法・GDPR等への抵触

• 上場企業なら、未公表の業績データ流出によるインサイダー懸念

実務では、“ペースト前のマスキングルール”をプロンプトより先に決める方が安全性は高い。

入力前に削るべき典型項目を整理すると、次のようになる。

ポイントは、「ChatGPTに正解の数字を計算させる」のではなく、自分で安全な形に加工した“テキストの説明”を入力すること。
例えば、株式関連やM&Aの検討資料は、「具体的な社名・株価・倍率」を伏せたストーリーだけを入力し、プロンプトで「機密情報は除外済みである」と明記するだけでもリスクは大きく下がる。

法務・情シスとのやり取りで、議論が止まりがちなポイントと整理のコツ

現場では「便利だから使いたい」側と「何が起きるか分からないから止めたい」側がぶつかりやすい。議論が堂々巡りになる典型ポイントは3つある。

• 「OpenAI側のログ保存・学習利用をどう見るか」

• 「無料版とPlus/Pro、Enterpriseでのデータ扱いの違い」

• 「ブラウザ版ChatGPTと、自社システム連携（API・Actions）の線引き」

テーブルで論点を分解すると、法務・情シスとの会話が一気に進みやすくなる。

議論の起点を「禁止か容認か」ではなく、“どのレベルの情報までを、どの環境で許容するか”に変えると、双方の合意形成が進みやすい。

相談の現場で頻出するQ＆A：ログの扱い・学習への利用・社外規程との整合性

ChatGPT活用の相談でよく出る質問を、実務寄りに整理する。

• Q1：ChatGPTに入力したテキストは、勝手にAIの学習に使われるのか

  A：OpenAIの公式説明では、ビジネス向けプランや特定条件では学習に利用しない設定が用意されている。「どのプラン・どの設定なら学習対象外か」を公式情報で確認し、その条件を社内規程に明文化するのが実務的。

• Q2：ログが残るのが怖いが、証跡として残したい場面もある

  A：社外クラウド上の履歴とは別に、プロンプトと出力結果の要点だけを社内の管理システムやナレッジツールに記録するケースが増えている。残すのは「指示内容のパターン」と「業務効果」だけに絞り、元データは保管しない判断も多い。

• Q3：自社の社外規程や顧客との契約と整合しているか不安

  A：個人情報・機微情報・株式関連データなど、既存のルールで「第三者提供NG」とされている情報は、原則ChatGPTへの入力もNGと見なすと整理しやすい。その上で、「匿名加工済みデータ」や「公開済み情報のみでの分析」はグレーではなくホワイトゾーンとして定義しておくと、現場は動きやすくなる。

ChatGPTやGPTsは、入力されたテキストを魔法のように変換するが、元の情報の危険度までは判断してくれない。
どこまでを入力してよいかを“腹落ちレベル”で決めておくことが、AI活用のスタートラインになっている。

Plus/Pro課金は「何人・どの業務」からが現実的？数字ベースで考えるミニシミュレーション

「とりあえずPlus契約」から一歩抜けて、役員がうなずくレベルで数字で語れるかどうかが、ChatGPT活用の分かれ目です。ここでは、現場支援で実際に使われている試算ロジックだけを抜き出します。

個人負担でPlusにする人が増えた部署と、逆に“全社契約に切り替えた”組織の違い

個人課金が増える部署には、共通の特徴があります。

• テキスト中心のタスクが多い（メール、提案資料、SEO記事、FAQ対応）

• 「自分の判断でツールを入れてよい」という裁量がある

• 成果が個人の数字（商談数、リード数）に直結している

一方で全社契約に切り替えた組織は、次のラインを超えたケースが多いです。

• Plus/Proユーザーが社員の2〜3割に達した

• 情報システム部が「安全な利用ルール」を作り、社内ボットやGPTsを展開し始めた

• 部門横断で同じGPTを使うワークフロー（稟議書レビュー、契約チェック）が増えた

参考までに、判断の目安を整理します。

よくある「1人1日30分の効率化」が、月間でどのくらいのコスト圧縮につながりうるか

「1日30分くらい楽になる気がする」が、役員には届きません。時給ベースに翻訳すると説得力が一気に変わります。

• 前提

  • 1人の人件費を時給3000円とする
  • 月の勤務日数を20日とする

このとき、1人あたりの削減コストは次のイメージになります。

Plusの料金は月額20ドル台。為替を160円と仮置きすると約3500円前後です。1日30分の効率化が本当に出るなら、1人あたり「投資3500円でリターン3万円」の構図になります。

ここで重要なのは、「全員が30分削減できる」とは言わないことです。現場では、以下のように保守的に置く方が役員の信頼を得やすくなります。

• 想定削減時間は「30分」ではなく「15分」で試算する

• 全員ではなく「候補者の半分だけが継続利用する」と見る

それでも、数字がプラスであればGoサインを得やすくなります。

役員向け説明で刺さりやすい「小さな始め方」と「やり過ぎないKPI設計」の例

役員説明で嫌われるのは、「いきなり全社」「いきなりフル自動化」です。現場で通りやすいシナリオは、次のような三段階です。

• ステップ1: 1部署5人だけでPlusを3カ月

• ステップ2: 成果が出た業務に限定してGPTsを作成

• ステップ3: 成果とリスクを確認したうえで、対象部署を倍に拡大

KPIも、最初から「売上貢献」を追わず、手残り時間と利用率に絞ると回り始めます。

特にペルソナの佐藤さんのように、AI推進役を任された立場なら、次の3点を押さえておくと説明がスムーズになります。

• 「どの業務で何分短縮できそうか」をプロンプト例付きで示す

• 「まずは〇人だけ」「期間は3カ月」と、スモールスタートを明示する

• 成功パターンだけでなく、「やってみてダメならここでやめる」という撤退ラインもセットで出す

この3つを押さえると、Plus/Proの議論は「好き嫌い」から「投資対効果」のテーブルに一段上がり、社内でAI活用の話が前に進みやすくなります。

よくある誤解ベスト7｜「プラグインがないと仕事にならない」は本当か？

プラグイン廃止後も、現場を見ていると「思い込み」がブレーキになっているケースが目立ちます。ChatGPT側の仕様変更より、人の頭の設定ミスのほうが致命傷になりやすいポイントを整理します。

誤解1〜3：プラグインがない＝ChatGPTはもう古い、という思い込み

まず多いのが、この3パターンです。

• 誤解1：プラグイン終了＝ChatGPTの時代が終わった

• 誤解2：昔のプラグインと同じ事は、もう再現できない

• 誤解3：ブラウジングやファイル機能は「オマケ機能」だから業務には弱い

ざっくり整理すると、2025年時点の実態はこうです。

実務で見ていると、「プラグイン名」単位で思い出す人ほど置き換えが進まず、「やりたい目的」単位で考えた人ほど移行に成功しています。
「この業務で欲しいのは“何の自動化”か？」を先に言語化し、ChatGPTの標準機能＋GPTs＋外部ツールの組み合わせで設計したチームのほうが、継続利用率も高いです。

誤解4〜5：「GPTsはエンジニアしか作れない」「設定が難しすぎる」という不安

次に多いのが、「自分には無理だ」という思い込み。

• 誤解4：GPTsはPythonやAPIが分かるエンジニア向けの機能

• 誤解5：設定を一度ミスると情報漏洩するから触らないほうが安全

実際の現場では、インサイドセールスやバックオフィスの担当者が自分でGPTsを作成しているケースが多数あります。やっていることはシンプルで、

• Builder画面で「目的」「対象ユーザー」「禁止事項」をテキストで指示

• 使わせたい社内資料だけをファイルで添付

• 必要に応じて公開範囲を「自分のみ」「チーム内」に設定

という3ステップが中心です。
リスク管理で重要なのは「触らないこと」ではなく、PlusやProの利用ポリシーを決めたうえで“入れていい情報の線引き”を明文化することです。ここを先に決めておけば、情シスとの会話も進みやすくなります。

誤解6〜7：「全部をAI化しないと意味がない」「まずは全社展開からやるべき」という危険な発想

最後は、やる気が空回りするパターンです。

• 誤解6：どうせやるなら、メールも資料もチャットも一気にAI化しないとROIが出ない

• 誤解7：最初から全社展開しないと、役員や経営陣は本気にしてくれない

多くの会社でうまくいっているのは、“1業務×1部門×1GPTs”から始めるミニマムスタートです。例えば、

• 営業部なら「議事録から要点抽出するGPT」だけをまず導入

• マーケなら「SEO記事の構成案だけを出すGPT」を先に運用

• 管理部門なら「就業規則FAQ専用GPT」で問い合わせを一部代替

このレベルでも、担当者1人あたり1日30分前後の削減は十分に起きています。
全社展開は、その成果とログを「社内の一次情報」としてまとめたあとで構いません。プラグイン時代のような“派手な機能一覧”に目を奪われるより、小さく始めて、ちゃんと数字とストーリーを積み上げることが、2025年の現実解です。

現場で本当に使われている“LINE/メールっぽい相談と、その返事”を覗き見する

「chatgpt プラグイン 終了」「GPTs 使い方」を検索してタブが10個開いたまま、夜を迎えていませんか。ここでは実際の現場で飛び交っている“生っぽい相談”と、その返し方をそのまま切り出します。

相談例1：「プラグインが終わったと聞いて、何から手をつければいいか分かりません」への回答

佐藤です。
ChatGPTプラグインが廃止されたって記事を見て混乱してます…。
何から触ればいいのか、3ステップくらいで教えてもらえませんか？

この相談への返信は、だいたい次の型で返しています。

1. 「もう使えないもの」と「今使うべきもの」を分ける
2. 自分の業務を3つの用途に分解する
3. 用途ごとに“代わりの機能”を1つずつ決める

よく送る整理表がこちらです。

返信イメージはこんな感じです。

まず「プラグイン一覧を探す」クセを捨ててください。
やることはシンプルで、

• Webリサーチは「GPT‑4＋ブラウジング」
• 資料読み込みは「ファイルアップロード」
• 定型業務は「専用GPTs」
  この3本柱に置き換えるだけです。
  明日からは「どのプラグイン？」ではなく、「どのGPTを業務フローに置くか」を決めるイメージで動いてみてください。

相談例2：「GPTsを作ったものの、誰も使ってくれません…」という現場推進者の悩み

マーケの山本です。
社内用のGPTsを3つ作ったのですが、アクセスログを見ると、ほぼ自分しか使ってません…。
何が悪いのか検診してもらえませんか？

このパターンは、GPTsそのものより「導線」と「約束事」が弱いことが多いです。

よく一緒にチェックするのは次の3点です。

• 1画面で「このGPTでできること」が3行で説明されているか

• 既存のタスク管理ツールやSFAから1クリックで飛べるリンクがあるか

• 「このGPTを使ったら、どの手作業をやめていいか」が明文化されているか

返信の骨格はこうなります。

GPTsが“便利なチャットボット”のままだと、誰も自分の仕事に結びつけてくれません。
「このGPTを使う＝このExcel入力をやめていい」みたいな行動レベルのメリットを1つ決めましょう。
まずは1つの業務だけを対象にした「用途別GPT」に絞って、

• タスク管理ツールへのリンク追加
• 使い方を30秒動画か1枚のスライドで共有
  この2つをやるだけで、利用率は数字として動き始めます。

相談例3：「情報システム部をどう説得したらいいですか？」と聞かれたときの共通アドバイス

情シスが「ChatGPTは危ない」の一点張りで、業務での利用が全部NGです…。
何をどう話せば、少なくともPlusの試験導入くらいまでは持っていけるでしょうか？

この手の相談では、“賛成してもらう”のではなく、“管理できる形”を提案するのがポイントです。

返信のテンプレートは次の流れです。

1. 「禁止しても、私物スマホで無秩序に使われている」現状を共有
2. OpenAI公式のログ・学習利用の設定項目を画面キャプチャ付きで提示
3. 利用範囲を「この3業務だけ」に絞った試験導入案を出す

文章にするとこうなります。

情報漏洩を心配して止めるのは、情シスとして正しい反応です。
なので「安全に管理できる状態」に持ち込む提案に切り替えましょう。

• 学習への利用オフ
• ログ保存期間の確認
• 個人情報・顧客データはマスキングして入力する運用ルール
  をセットにした「3カ月の限定トライアル」を提案してみてください。
  目的は“全面解禁”ではなく、“無秩序利用のブレーキを公式環境に集約すること”だと伝えると、話が前に動きやすくなります。

執筆者紹介

事実情報が一切提供されていないため、創作なしで「実績数値」や「主要領域」「特徴」を書き切ることはできません。以下をベースに、【 】内をご自身の事実で必ず上書きしてください。

【主要領域：BtoB向けChatGPT活用支援】として【○年以上】、営業・マーケ・バックオフィス部門の業務設計とAI導入を支援。【累計○社・○プロジェクト】の伴走の中で、「プラグイン終了後のGPTs活用設計」や情報漏洩リスクを抑えた運用ルール作りを実務ベースで行ってきました。現場が翌日から使えるレベルのフロー設計と、経営層を説得できる数字・根拠まで落とし込むことを基準に記事を執筆しています。